• Title/Summary/Keyword: 초기 탐색점

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모션 속도와 다중 초기 중심점 예측에 기반한 빠른 비디오 모션 추정 알고리즘 (Fast Video Motion Estimation Algorithm Based on Motion Speed and Multiple Initial Center Points Prediction)

  • 팽소호;뮤잠멜;윤병춘;김덕환
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권12호
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    • pp.1219-1223
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    • 2010
  • 본 논문은 모션 속도와 다수의 초기 중심점에 기반한 빠른 모션 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 시공간적 이웃 모션 벡터들에 의해 초기 탐색점을 예측한다. 모션벡터를 빠르게 구하기 위하여 모션 속도와 예측된 초기 중심점들에 기반한 동적인 탐색 패턴이 이용된다. 제안한 방법은 시공간 정보와 동적 탐색 패턴을 이용하여 탐색 속도를 매우 빠르게 할 뿐만 아니라 양질의 영상화질을 유지할 수 있다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 완전 탐색, 새로운 삼단계 탐색, 사단계 탐색 방법들과 비교하여 검색시간을 줄이면서 PSNR 관점에서 양질의 영상화질을 제공함을 알 수 있다.

정보접근의 효율성을 위한 온라인 목록의 구성 (Online Catalog Organization for the Effectiveness of Information Acces)

  • 곽철완
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.25-36
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    • 1996
  • 본 연구는 이용자가 어떤 접근 점을 사용하여 온라인 목록을 탐색하며, 온라인 목록의 초기화면의 구성에 대하여 조사하는데 그 목적이 있다. 노티스 시스템과 다이닉스 시스템이 비교되었으며, 데이터는 $"2\times2"$ 의 설계로 수집되었다. 연구 결과, 초기화면의 형태가 이용자의 접근점 선택에 영향을 미치며, 특히 접근점의 배열과 세분화가 이용자의 탐색행태에 변화를 주는 것으로 나타났다. 위 결과는 온라인 목록의 설계에서 초기화면에 이용자에게 접근점 선택 없이 탐색어만 입력하도록 하고, 탐색 결과화면에서 검색된 자료를 제시하여 이용자가 관련된 필드를 선택하게 하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 이용자가 잘못된 접근점을 선택하였을 때 발생할 수 있는 실패를 제거할 수 있을 것이다.

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움직임 벡터의 공간적 상관성을 이용한 적응적 움직임 벡터 추정 (An Adaptive Motion Estimation based on Spatial Motion Vector Correlation)

  • 윤효순;이귀상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.779-782
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    • 2002
  • 영상 압축 분야에서 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상 기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점의 위치 및 탐색 패턴을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 높은 공간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점의 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임 벡터를 추정하는 새로운 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.

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시간적 상관성을 이용한 적응적 블록 정합 알고리즘 (An Adaptive Block Matching Algorithm based on Temporal Correlation)

  • 윤효순;이귀상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.797-800
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    • 2001
  • 영상 압축 분야에서 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상 기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점의 위치 및 탐색 패턴을 결정찬 수 있다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점의 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임 추정하는 새로운 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.

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Genetic NTSS 기법을 이용한 움직임 추정 (Motion Estimation using Genetic NTSS Method)

  • 박지영;백순화;전병민
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제27권11호
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    • pp.1115-1122
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    • 2000
  • 기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.

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3차원 기하정보 및 특징점 추적을 이용한 다시점 거리영상의 온라인 정합 (Online Multi-view Range Image Registration using Geometric and Photometric Features)

  • 백재원;박순용
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.1000-1005
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    • 2007
  • 본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

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움직임 벡터 예측 후보들과 적응적인 탐색 패턴을 이용하는 블록 정합 알고리즘 (A Block Matching Algorithm using Motion Vector Predictor Candidates and Adaptive Search Pattern)

  • 곽성근;위영철;김하진
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권3호
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    • pp.247-256
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    • 2004
  • 본 논문에서는 영상의 시공간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 지향적 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이린 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터, 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터와 현재 프레임 블록의 이웃 블록으로 예측된 움직임 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 그리고 초기 탐색점 위치로 이동하여 움직임 크기에 따라 적응적인 탐색 패턴으로 탐색을 수행판다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.05∼0.34dB 개선되고 영상에 따라 최고 0.75dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.

H.264/AVC를 위한 고성능 움직임 예측 하드웨어 설계 (A Design of High Performance Motion Estimation Hardware for H.264/AVC)

  • 박승용;류광기
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권1호
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    • pp.124-130
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    • 2013
  • 본 논문에서는 고성능 H.264/AVC 부호기 설계를 위해 낮은 연산 복잡도를 가지는 움직임 예측 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 움직임 예측 알고리즘은 주변 매크로블록들의 움직임 벡터와 방향성으로 유동적인 초기 탐색점과 탐색패턴으로 정확한 초기 탐색점을 설정한다. 주변 매크로블록들의 움직임 벡터를 사용하여 적은 수의 탐색점으로 움직임 예측이 가능하며, 적은 수의 탐색점으로 인해 연산량과 수행 사이클을 감소시킨다. 제안한 움직임 예측 하드웨어를 TSMC 0.18um CMOS 표준 셀 라이브러리 이용해 합성한 결과 217.92k 개의 로직 게이트로 구현되며 최대동작 주파수는 166MHz이다. 제안한 움직임 예측의 하드웨어 구조는 하나의 매크로 블록을 부호화 하는데 312사이클 소요되어 기존 하드웨어 구조대비 성능이 69% 향상됨을 확인하였다.

다시점 비디오 부호화를 위한 효과적인 초기 종료 움직임 추정 기법 (An Effective Early Termination Motion Estimation Method for Multi-view Video Coding)

  • 윤효순;김미영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.333-341
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    • 2014
  • 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 증가하기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용한 효과적인 초기 종료 움직임 추정 기법이다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 다중 사각형 탐색 패턴, 래스터 탐색 패턴, 수정된 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 작은 다이아몬드 탐색으로 이루어져있다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법(FS)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 움직임 추정 속도를 각각 약 1.7~4.5배, 90배 향상시킨다.

인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 알고리즘 (Motion estimation algorithm using motion vectors of neighboring blocks)

  • 전영현;윤종호;조화현;최명렬
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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    • pp.742-744
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    • 2005
  • 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 두개의 탐색 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 탐색점에서 오차값이 제일 작은 위치를 초기 시작 위치로 사용하였다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 시작 위치에서 정확한 움직임 예측을 위한 패턴과 방법을 적용 하였다. 제안된 알고리즘은 움직임 벡터가 클 경우에 불필요한 탐색점 개수를 줄이고, 성능저하의 원인인 지역적 최소값(local minimum)에 빠질 위험을 감소시켰다. 제안된 알고리즘은 NTSS, 4SS, IDFS, ARPS와 비교 했으며, 성능면에서는 평균 PSNR이 $0.27\~2.56dB$향상되었고, 탐색점 개수면에서는 평균 27개 감소 하였다.

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